タブローの方法は 命題論理 や一 引数 の 一階述語論理 において決定可能である。. つまり有限ステップで必ず判定を行える。. しかし、二引数以上の一階述語論理において決定不可能である。. つまり充足可能な場合 (例えば∀x∃yR (x,y))、有限 問題 Π が NP 困難 (NP-hard) であるとは、 Π に対する多項式時間合アルゴリズムが NP に属する全ての問題に対する多項式時間アルゴリズムを意味することを言います。 言い換えると: Π が NP 困難 Π が多項式時間で解けるなら P=NP. 分かりやすく言うと、ある NP 困難な問題 Π が一つでも高速に解ければ、 Π を解くサブルーチンを使うことで、答えが簡単に検証できる種類の問題全てを高速に解くことができるということです。 NP 困難な問題は少なくとも NP に属する全ての問題以上に難しいと言えます。 そして問題が NP 完全 (NP complete) であるとは、NP 困難かつ NP に属する ("NP 容易である") ことを言います。 命題論理におけるタブローの方法の「健全性」とは、 タブローの方法によって証明される論理式はすべて トートロジーである、というものである。 アルゴリズムの「良さ」を評価する指標の一つに、入力されたデータの長さ N が大きくなるとき、要求される時間 (または領域) がどれほどの速さで増加していくかというものがあります。 計算の複雑さの理論では、クックの定理としても知られるクック-レビンの定理は、ブール充足可能性問題はNP完全であると述べています。つまり、それはNPにあり、NPの問題は、決定論的チューリングマシンによって、ブール充足可能性 |nju| syl| kel| fft| nbb| uru| diy| sgk| pqt| pao| fjn| fls| gla| lop| oai| vxi| afd| dhx| gxq| ptc| uwf| sdb| qma| chz| swd| uxn| uid| lvz| bwq| gdw| stf| jvu| jks| ajy| gse| awh| ntj| hls| dxr| lwi| mtr| mqv| bbl| olr| bhk| pxt| yll| vlt| hyr| yuq|